Тематическая модель LDA с использованием пакета R text2vec и LDAvis в блестящем приложении
Вот код для моделирования тем LDA с помощью пакета R text2vec:
library(text2vec)
tokens = docs$text %>% # docs$text: a colection of text documents
word_tokenizer
it = itoken(tokens, ids = docs$id, progressbar = FALSE)
v = create_vocabulary(it) %>%
prune_vocabulary(term_count_min = 10, doc_proportion_max = 0.2)
vectorizer = vocab_vectorizer(v)
dtm = create_dtm(it, vectorizer, type = "dgTMatrix")
lda_model = text2vec::LDA$new(n_topics = 10, doc_topic_prior = 0.1, topic_word_prior = 0.01)
doc_topic_distr = lda_model$fit_transform(x = dtm, n_iter = 1000,
convergence_tol = 0.001, n_check_convergence = 25,
progressbar = FALSE)
Насколько я понимаю, есть два набора переменных, названных как public и private, пожалуйста, смотрите изображение ниже:
Мне интересно, как я могу получить доступ к закрытой переменной "doc_len". Я пробовал lda_model $ doc_len и lda_model $ private $ doc_len, но они вернули "NULL".
Причина, по которой мне нужно, заключается в том, что команда "lda_model$plot()" выводит LDA на консоль R, но мне нужно представить ее на собственной блестящей странице приложения. Для этого я хочу извлечь все параметры для следующей функции, как описано в приведенной ниже ссылке: " https://github.com/cpsievert/LDAvis/issues/27".
Я ценю ваш ответ и помощь, как для извлечения частных параметров модели lda, так и для построения графика LDAvis с помощью "lda_model$plot()" на собственной блестящей странице приложения.
Спасибо Сэм
1 ответ
Закрытые поля являются частными для определенной цели - они специально скрыты для пользователя и не являются частью публичного API (могут быть легко изменены в будущем или удалены). Правильный способ встраивания LDAvis в блестящее приложение - это сохранить LDAvis json на диске, а затем открыть его в блестящем приложении. Что-то вроде должно работать:
lda_model$plot(out.dir = "SOME_DIR", open.browser = FALSE)
И в блестящем
output$myChart <- renderVis(readLines("SOME_DIR/lda.json"))
Это работает, потому что ...
перешел к LDAvis::createJSON
а также LDAvis::serVis
(как сказано в документации):
$plot(lambda.step = 0.1, reorder.topics = FALSE, ...)
построить модель LDA, используя пакет https://cran.r-project.org/package=LDAvis.... будет передано в функции LDAvis::createJSON и LDAvis::serVis